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申请/专利权人：深圳市广宁股份有限公司;深圳市格灵人工智能与机器人研究院有限公司;深圳市格灵人工智能与机器人研究院

摘要：本发明公开了一种6D位姿识别的方法、装置及计算机存储介质，涉及机器视觉技术领域。包括：获取待测物体的第一目标深度图、第一目标RGB图以及第一分割信息；其中第一分割信息包括第一分割掩码；获取第一目标深度图对应的第一点云信息；将第一点云信息、第一目标RGB图以及第一分割信息输入到已训练好的位姿识别网络中；根据位姿识别网络的输出结果，获取待测物体的6D位姿信息。通过已训练好的位姿识别网络提取待测物体的第一目标深度图、第一目标RGB图以及第一分割信息的特征获得6D位姿信息，可以充分利用待测物体的特征，在强反光、弱纹理和遮挡严重等复杂环境下也能准确测量6D位姿，从而提高位姿识别的准确度。

主权项：1.一种6D位姿识别的方法，其特征在于，包括如下步骤：获取待测物体的第一目标深度图、第一目标RGB图以及第一分割信息；其中，所述第一分割信息包括第一分割掩码；获取所述第一目标深度图对应的第一点云信息；将所述第一点云信息、所述第一目标RGB图以及所述第一分割信息输入到已训练好的位姿识别网络中；根据所述位姿识别网络的输出结果，获取所述待测物体的6D位姿信息；其中，所述位姿识别网络用于对所述待测物体进行颜色特征图、几何特征图、目标点云特征图、第一融合特征图以及第二融合特征图的提取；所述几何特征图通过所述第一分割掩码进行特征提取得到，所述颜色特征图通过所述第一目标RGB图进行特征提取得到；所述目标点云特征图通过所述第一点云信息进行点云特征提取得到；所述第一融合特征图通过MaxPooling层提取第三融合特征图的骨干特征得到，所述第三融合特征图通过将所述颜色特征图与所述目标点云特征图进行像素级图像融合处理得到；所述第二融合特征图通过将所述第一融合特征与所述几何特征图进行密集融合得到；其中，所述获取待测物体的第一目标深度图、第一目标RGB图以及第一分割信息，包括如下步骤：获取原始深度图以及原始RGB图；通过图像分割算法对所述原始RGB图进行分割处理，得到所述第一目标RGB图以及所述第一分割信息；根据所述第一分割信息的第一分割掩码对所述原始深度图进行裁剪处理，得到所述第一目标深度图。

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